Аналіз сучасних методів виявлення аномалій та можливих втручань в роботу комп'ютерної системи

Abstract

Об'єкт дослідження: аномалії роботи комп’ютерних систем Мета роботи (проекту): Провести порівняльний аналіз методів машинного навчання виявлення аномалій з метою підвищення ефективності роботи систем виявлення втручань в роботу комп’ютерної системи. Запропонувати шляхи підвищення роботи таких систем. Оцінити точність роботи систем виявлення аномалій. Запропонувати удосконалену методику виявлення аномалій з метою зменшення кількості хибних спрацювань, а отже підвищення точності роботи системи виявлення втручань. Перевірити ефективність роботи вдосконаленого алгоритиму на тестових даних. Методи дослідження: аналіз, системний підхід, методи: статистичні, контрольованого навчання, неконтрольованого навчання, на основі щільності розподілу набору даних, кластеризації та класифікації. У спеціальній частині проведено аналіз сучасних технологічних рішень для швидкої та ефективної побудови систем виявлення аномалій. Сформульовано формальні вимоги до вибору методів детектування. Запропоновано метод поліпшення якості виявлення аномалій на основі однокласових опорних векторів. Розроблено алгоритм зменшення помилкових спрацювань системи виявлення аномалій. В економічному розділі визначено економічну ефективність від розробки і реалізації запропонованого алгоритму. Практичне значення роботи полягає в можливості інтеграції розробленого алгоритму в існуючу систему виявлення аномалій для покращення ефективності аналізу та розпізнавання даних. Результати проведених в дипломній роботі досліджень можуть бути використані для подальшої роботи над удосконаленням алгоритмів виявлення аномалій. Наукова новизна дослідження полягає в удосконаленні методу однокласових опорних векторів, для з метою зменшення кількості хибних спрацювань, а отже підвищення точності роботи системи виявлення втручань.